Qwen 3 235B-A22BvsDeepSeek R1 671B
Confronto completo tra Qwen 3 235B-A22B (235B parametri, Alibaba) e DeepSeek R1 671B (671B, DeepSeek). VRAM richiesta per ciascuna quantizzazione, token al secondo misurati su 4 GPU di riferimento, verdetto per caso d'uso, licenza, comandi di installazione. Tutti i numeri sono calcolati a partire dai dati del catalogo — nessun copia-incolla tra le pagine.
In breve
| Caratteristica | Qwen 3 235B-A22B | DeepSeek R1 671B |
|---|---|---|
| Parametri | 235B | 671B |
| Famiglia | Qwen | DeepSeek |
| Autore | Alibaba | DeepSeek |
| Origine | CN | CN |
| Licenza | Apache 2.0 | MIT |
| Contesto | 131 072 token | 128 000 token |
| Data di uscita | aprile 2025 | gennaio 2025 |
Memoria occupata
VRAM approssimativa necessaria per l'inferenza con una finestra di contesto media. Il vincitore (in verde) è il modello che consuma meno — vantaggio per i modelli piccoli.
| Quantizzazione | Qwen 3 235B-A22B | DeepSeek R1 671B |
|---|---|---|
| Q4_K_M (leggero) | 142 GB | 400 GB |
| Q5_K_M (equilibrio) | 170 GB | 480 GB |
| Q8 (quasi lossless) | 250 GB | 720 GB |
| FP16 (qualità massima) | 470 GB | 1342 GB |
| RAM per l'esecuzione solo su CPU | 160 GB | 512 GB |
Velocità stimata (token/secondo)
Stime basate sulla migliore quantizzazione che ciascuna GPU può gestire. I valori reali dipendono dal prompt, dal contesto e dal motore (llama.cpp, vLLM, MLX). Metodologia.
| GPU di riferimento | Qwen 3 235B-A22B | DeepSeek R1 671B |
|---|---|---|
| RTX 4090 (24 GB) | ✗ troppo pesante | ✗ troppo pesante |
| RTX 4080 (16 GB) | ✗ troppo pesante | ✗ troppo pesante |
| RTX 3060 12GB (12 GB) | ✗ troppo pesante | ✗ troppo pesante |
| Apple M4 Pro (48 GB) (36 GB) | ✗ troppo pesante | ✗ troppo pesante |
Verdetto per caso d'uso
Per ogni uso comune, indichiamo quale dei due è il più adatto in base ai suoi tag, alla sua dimensione e alla sua specializzazione.
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Punti di forza e debolezza
Qwen 3 235B-A22B
MoE 235B/22B attivi (128 esperti, 8 attivi). AIME 2024 85,7, LiveCodeBench 70,7.
- Miglior MoE open all'epoca
- 22B attivi → veloce per le sue dimensioni
- AIME 2024 85.7
- Almeno 142 GB in Q4
- È necessario un deployment multi-GPU o un Mac Studio
Installazione
DeepSeek R1 671B
MoE 671B/37B MIT. Il modello open source di riferimento per il ragionamento. MATH-500 97.3, AIME 79.8, MMLU 90.8.
- Licenza MIT
- Modello di ragionamento open di riferimento
- MATH-500 97.3
- 400+ GB in Q4 — fuori portata per laptop/workstation standard
- Riservato a workstation potenti o server
Installazione
Domande frequenti
Quale modello funziona meglio su RTX 4090 (24 GB): Qwen 3 235B-A22B o DeepSeek R1 671B?
Su una RTX 4090, Qwen 3 235B-A22B non rientra nei 24 GB — bisogna trasferirne una parte nella RAM di sistema per l'esecuzione sulla CPU; nemmeno DeepSeek R1 671B rientra nei 24 GB. Consulta il configuratore per testare il tuo specifico modello di GPU.
Quale consuma meno VRAM?
In Q4_K_M, Qwen 3 235B-A22B sta in 142 GB contro 400 GB per il suo concorrente — una differenza di 258 GB, significativa se punti a una RTX 3060 o a una 4060 Ti 8 GB.
Si possono utilizzare questi modelli in produzione commerciale?
Qwen 3 235B-A22B è disponibile con licenza Apache 2.0 — utilizzabile liberamente per scopi commerciali. DeepSeek R1 671B è sotto licenza MIT — anch'esso utilizzabile liberamente. Per il SaaS, privilegia Apache 2.0 o MIT.
Quale scegliere nel 2026?
Dipende dal tuo vincolo principale. Più piccolo / più veloce : Qwen 3 235B-A22B (235B). Più capace : DeepSeek R1 671B (671B). Se hai dubbi, avvia il configuratore con la tua GPU e il tuo caso d'uso — deciderà in base a entrambi.
Alternative da considerare
Se nessuno dei due fa al caso tuo, ecco i modelli simili che potresti esplorare.